Analiza błędów szybko i tanio

Analiza dużych ilości danych pod kątem najmniejszych efektów: Za pomocą narzędzia do eksploracji danych opracowanego przez Boscha można wizualizować ekstrakcję cech danych maszynowych. (Zdjęcie: Bosch) / Examine large amounts of data for the smallest effects: Using the data mining tool developed by Bosch, feature extractions of machine data can be visualized. (Picture: Bosch)

Neuer Pharma Service: Data Mining: Ziel von Data Mining ist es, im Sinne von Industrie 4.0 bereits vorhandene Maschinendaten effektiver auszuwerten, um Fehlerursachen (Root Causes) zu identifizieren und zu beseitigen. (Bild: Bosch) / Nowa usługa Pharma: Data Mining: Celem Data Mining jest bardziej efektywna analiza istniejących danych maszynowych w duchu Przemysłu 4.0, aby zidentyfikować i wyeliminować przyczyny błędów. (Obraz: Bosch)

- Rozpoznawanie ukrytych powiązań i usuwanie przyczyn błędów
- Praktyka Industrie 4.0: głębokie analizy danych umożliwiają efektywne procesy produkcyjne
- Bosch Packaging Technology łączy wiedzę z Bosch Center for Artificial Intelligence and Corporate Research

Bosch Packaging Technology prezentuje na targach Achema swoją nową usługę Data Mining, która od niedawna jest oferowana w ramach Pharma Service dla stałych form dawkowania. W tym celu zespół Bosch-Hüttlin łączy siły. Celem jest bardziej efektywne analizowanie już istniejących danych maszynowych w duchu Industrie 4.0, aby zidentyfikować i wyeliminować przyczyny błędów (Root Causes). „Dotychczas około 50 procent odchyleń klasyfikowano jako ‚błąd ludzki‘”, mówi dr Marc Michaelis, ekspert ds. ciągłej produkcji i weryfikacji procesów w Hüttlin. „Uważamy jednak, że w rzeczywistości dotyczy to najwyżej dziesięciu procent. Reszta jest często błędnie interpretowana z powodu zbyt małej ilości informacji. Zazwyczaj dostępne są wystarczające dane, aby głębiej zbadać przyczyny, ale brakuje wiedzy i czasu na właściwe odczytanie tych danych.” Pierwsze projekty pokazały, że dzięki Data Mining można wykrywać i naprawiać nowe wzorce i źródła błędów w przebiegu produkcji, co pozwala na długoterminowe utrzymanie stabilnej jakości produktu.

Poprawna interpretacja danych maszynowych

Za pomocą narzędzia Data Mining od Bosch można przy użyciu metod statystycznych badać ogromne ilości danych pod kątem najmniejszych efektów. Zasadniczo wystarczy dane z dwóch partii produkcyjnych, aby wyciągnąć pierwsze wnioski. Im więcej danych dostępnych jest na przestrzeni dłuższego czasu do oceny, tym więcej szczegółów można ustalić. Do tego wystarczy jedynie czujniki maszynowe, które w prawie wszystkich historycznych maszynach już rejestrują dane, oraz odpowiednie narzędzie do wydobywania tych danych na światło dzienne.

„Aby efektywniej wykorzystywać dostępne dane, nie potrzeba dużych inwestycji. Kluczem do sukcesu jest połączenie wiedzy z różnych dziedzin”, mówi Michaelis. „W Bosch posiadamy nie tylko niezbędną wiedzę techniczną, ale także szeroką wiedzę procesową dotyczącą produkcji naszych klientów. Aby ustalić przyczyny odchyleń w procesie, które nie są od razu oczywiste, współpracujemy z ekspertami od statystyki z naszego Bosch Center for Artificial Intelligence and Corporate Research w Niemczech i USA. Razem odkrywamy skarbnicę danych.”

Potencjał tego podejścia już z powodzeniem wykazano w różnych projektach dla klientów. W przypadku klienta, który nagle miał partię „out of specification” (OOS), eksperci Bosch systematycznie ustalili przyczynę. Zebrane dane wykazały, że za odchylenie odpowiedzialny był określony zawór. Jednak wcześniej wykluczono ten zawór, ponieważ uważano go za niekrytyczny dla jakości produktu. Dzięki analizom danych udało się ustalić głębsze powiązania i wykryć wcześniej niebrane pod uwagę powiązanie. „Ostatecznie okazało się, że zawór dostarczał pośrednią wskazówkę o nieprawidłowym przepływie gazu w systemie, który nie był widoczny gołym okiem. Po rekalkibracji systemu problem można było łatwo rozwiązać”, wyjaśnia Michaelis.

Osiąganie stałej wysokiej jakości

Zwłaszcza w przemyśle farmaceutycznym stała wysoka jakość produktu jest kluczowym czynnikiem, ponieważ organy regulacyjne, takie jak FDA i EMA, nakładają surowe wytyczne dotyczące zrozumienia, monitorowania i walidacji procesów. „Aby przeprowadzić skuteczną analizę przyczyn błędów i ulepszenia procesów lub opracować strategię kontroli w ramach ciągłej weryfikacji procesu, oferujemy naszym klientom naszą nową usługę Data Mining”, mówi Michaelis. „Cieszymy się na kolejne projekty, aby wspólnie z naszymi klientami podążać ścieżką Industrie 4.0.”